РЕФЕРАТИВНА БАЗА ДАНИХ "УКРАЇНІКА НАУКОВА"
Abstract database «Ukrainica Scientific»


Бази даних


Реферативна база даних - результати пошуку


Вид пошуку
Пошуковий запит: (<.>ID=REF-0000753580<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1

Molchanova V. S. 
Architecture and training algorithm for neural network to recognize voice signals = Архітектура та алгоритм навчання нейронної мережі для розпізнавання голосових сигналів / V. S. Molchanova, D. S. Mironenko // Радіоелектроніка. Інформатика. Управління. - 2020. - № 3. - С. 99-107. - Бібліогр.: 19 назв. - англ.

Зазвичай взаємодія користувача з мобільним пристроєм, наприклад, телефоном або планшетом реалізується за допомогою торкань. Однак можливий цілий ряд ситуацій, коли здійснення такого способу людино-машинної взаємодії виявляється скрутним або навіть неможливим. Наприклад, при деяких захворюваннях опорно-рухового апарату можливе порушення моторики рухів, що в свою чергу призводить до неможливості повноцінно використовувати пристрій, помилок, втрати часу. У такій ситуації актуальним стає пошук альтернативних шляхів взаємодії користувача з системою. Розробка голосових інтерфейсів є одним з найбільш перспективних напрямків даної роботи. Мета дослідження - розробка методу оптимізації даних звукових хвиль і їх застосуванні при навчанні нейронної мережі для розпізнавання голосових сигналів, утворених вимовою звуків українською мовою. Для реалізації проекту запропонованої у роботі системи, використовується підхід, заснований на аналізі аудіосигналу за формою утвореною їм звукової хвилі і спектрограми, а також застосуванні штучних нейронних мереж у процесі подальшої класифікації та виділення окремих, характерних для української мови, звуків. Нейронна мережа являє собою тришаровий персептрон, структура якого повністю адаптована під особливості української фонетики. Враховано характер звукової хвилі, яка утворюється під час вимови того чи іншого звуку, а також кількість різноманітних звуків в українській фонетиці. Проведено ряд експериментів, спрямованих на вибір оптимальної архітектури нейронної мережі і розмірність навчальної вибірки. В якості основного критерію при оцінці ефективності нейронної мережі використовувалося середньоквадратичне відхилення її помилки. В процесі тестування було визначено кілька варіантів комбінацій параметрів нейронної мережі, при яких досягалися найкращі результати. Порівняльний аналіз ефективності запропонованої в роботі нейронної мережі й існуючих на ринку інструментів розпізнавання голосу показав поліпшення відносних показників розпізнавання на 9,26 %. Висновки: отримані в роботі результати досліджень і архітектура нейронної мережі можуть бути використані під час реалізації повноцінного голосового інтерфейсу для мобільних пристроїв під управлінням операційної системи Android. Незважаючи на те, що робота орієнтована на розпізнавання мовлення українською мовою, ідеї які використовуються для її реалізації можуть бути використані при транскрібаціі голосу на інших мовах.


Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22 + З970.664.4

Рубрики:

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Наукова періодика України 
  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
 
Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського
Відділ наукового формування національних реферативних ресурсів
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського